Исследование Google: О теоретических ограничениях векторного поиска
✦ Google DeepMind нашли проблему ограничения векторного поиска
✦ Ограничение связано с размерностью векторов и матрицами релевантности
✦ Фиксированная размерность векторов не всегда позволяет находить релевантные документы
✦ Невозможно просто масштабировать размерность векторов вечно, всё упрётся в фундаментальный математический предел
✦ Эмбеддинги размерности 512 хорошо работают до 500 тысяч документов, затем возникают сбои
✦ Ограничения связаны в первую очередь с одно-векторным представлением
✦ Эксперименты подтвердили теоретические выводы
✦ Исследователи создали датасет LIMIT с 50 тыс документов и 1000 запросов, чтобы выявить эти ограничения на практике
⟡ GitHub
На всякий случай уточню:
Векторные эмбеддинги — способ преобразовать слова, предложения или документы в числовые векторы, которые отражают их смысл. Близкие по смыслу слова оказываются рядом, а разные далеко друг от друга.
Подписывайтесь на Telegram EFEMERA: AI news.